Etude de la quantification

data <- read.csv("quantif_At.csv", h = T, sep = ",")
rownames(data) <- data$Gene
genes = which(!(grepl("__", rownames(data))))
not_quant = data[which((grepl("__", rownames(data)))), ]
data = data[genes, ]

Quant_genes = sum()
res = data.frame(No_features = as.numeric(as.vector(not_quant["__no_feature", grepl("R", 
    colnames(not_quant))])), Ambiguous = as.numeric(as.vector(not_quant["__ambiguous", 
    grepl("R", colnames(not_quant))])), Alignment_not_unique = as.numeric(as.vector(not_quant["__alignment_not_unique", 
    grepl("R", colnames(not_quant))])), QuantGenes = colSums(data[, grepl("R", colnames(data))]))

library(reshape2)
res <- melt(res)

p <- ggplot(res, aes(x = variable, y = value, fill = variable)) + geom_boxplot(alpha = 0.4) + 
    ggtitle("Distribution des corrélations entre les réplicats, biologiques ou non") + 
    geom_jitter(width = 0.1, alpha = 0.2)
p

Il semble qu’il y ait beaucoup de gènes ambigus pour htseq-count : cela se produit quant une coordonnée génomique chevauche plusieurs gènes. Peut être qu’on a de grands reads, et qu’ils chevauchent souvent les UTR des autres?

Homogénéité des réplicats : visualisation

annot <- read.csv("Code_for_RNAseq_CO2_N_Fr.csv", h = T, sep = ";")

conditions <- as.vector(unique(annot$Sample))
annot$condition <- substr(conditions, 1, nchar(conditions) - 1)

cond <- unique(substr(conditions, 1, nchar(conditions) - 1))
cond <- cond[grepl("At", cond)]

cor_diff <- c()
cor_same <- c()

scatter <- function(df, x, y) {
    sp <- ggplot(df, aes(log(df[, x]), log(df[, y]))) + geom_bin2d(bins = 70) + scale_fill_gradient2() + 
        theme(legend.position = "none") + labs(x = x, y = y)
    return(sp)
}
for (co in cond) {
    print(co)
    samples <- paste0("R", annot[annot$condition == co, ]$Code)
    df <- data[, samples]
    a <- scatter(df, samples[1], samples[2])
    b <- scatter(df, samples[1], samples[3])
    c <- scatter(df, samples[2], samples[3])
    grid.arrange(a, b, c, ncol = 3)
    
    cor_same <- c(cor_same, cor(df[, samples[1]], df[, samples[2]]), cor(df[, samples[1]], 
        df[, samples[3]]), cor(df[, samples[2]], df[, samples[3]]))
    
    other <- paste0("R", annot[annot$condition != co & !grepl("Sl", annot$Sample), 
        ]$Code)
    for (o in other) {
        cor_diff <- c(cor_diff, cor(data[, o], df[, samples[1]]), cor(data[, o], 
            df[, samples[2]]))
    }
}

[1] "At_AmbientCO2_HighNitrate_Fe"

[1] "At_AmbientCO2_LowNitrate_Fe"

[1] "At_ElevatedCO2_HighNitrate_Fe"

[1] "At_ElevatedCO2_LowNitrate_Fe"

[1] "At_AmbientCO2_HighNitrate_FeStarvation"

[1] "At_AmbientCO2_LowNitrate_FeStarvation"

[1] "At_ElevatedCO2_HighNitrate_FeStarvation"

[1] "At_ElevatedCO2_LowNitrate_FeStarvation"

Homogénéité des réplicats : significativité

On cherche maintenant à voir si ces plots montrent suffisamment corrélés pour montrer que les réplicats au sein d’une même condition sont suffisamment similaires. On peut déjà vérifier en plottant deux réplicats de conditions différentes : on voit que le scatter plot est plus dispersé que les réplicats biologiques.

scatter(data, "R1", "R22")

cors = data.frame(`Different conditions` = cor_diff, `Same conditions` = cor_same)

library(reshape2)
cors <- melt(cors)

p <- ggplot(cors, aes(x = value, fill = variable)) + geom_density(alpha = 0.4) + 
    ggtitle("Distribution des corrélations entre les réplicats, biologiques ou non")
p